# 统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Index numbers

#### Doug I. Jones

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## 统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Uses of index numbers

1. Index numbers are commonly used in business and economics as indicators of changing business or economic activity, such as price levels, money markets and the economic cycle of prosperity, recession, depression and recovery. Some examples of well-known index numbers in South Africa are:
• consumer price index (CPI)
• producer price index (PPI)
• new car sales index
• JSE indexes
• unemployment rate.
1. Many business and economic activities are guided by index numbers. For example, the CPI plays a major role in decisions on salary increases.
2. Index numbers are used to study trends by measuring changes over
3. a period of time. These trends are used in forecasting future economic activities.
4. Index numbers are used to measure the purchasing power of money. For example, nominal wages can be changed to real wages by eliminating the cost of living. If you divide the nominal wage by the CPI, the result will be real wages. The real wages will then show if there is an increase, a decrease or no change.
The types of indexes that dominate business and economic applications are:
5. Price indexes $\left(I_p\right)$ which are the most frequently used. They measure the percentage change between two time periods (or other characteristic) of a product or group of products. The current unit price of a product is expressed as a percentage of the unit price in the base period.
6. Quantity or volume indexes $\left(I_q\right)$ which measure how much the quantity of a commodity or group of commodities changes over time.

## 统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Characteristics of the linear correlation coefficient

1. When the slope of the scattered points is negative, the $r$ value is negative and when it is positive, the $r$ value is positive. Thus, the sign of $r$ indicates the direction of the relationship between the variables $x$ and $y$.
2. A correlation coefficient can range in value from -1 to +1 . The closer to -1 or +1 , the better the relationship. If $r$ is close to 0 , there is little or no linear correlation between the two variables.
3. The strength of the correlation is not dependent on direction: $r=0.95$ and $r=-0.95$ are equal in strength. The absolute value of the coefficient reflects the strength of the correlation; a correlation of -0.7 is stronger than a correlation of +0.3 .
4. A correlation coefficient is a measure of association without a unit.
• If an inverse (negative) relationship exists, that is, if $y$ decreases as $x$ increases. then $r$ will fall between 0 and -1 .
• If there is a direct (positive) relationship, that is, if $y$ increases as $x$ increases, then $r$ will fall between 0 and +1 .
• If there is no relationship between $x$ and $y$, then $r=0$.
• This measure enables us to make statements such as: the correlation is strong. weak, etc.If the association between two variables is strong, then knowing the one variable helps a lot in predicting the other. But when there is a weak association. information about one variable does not help much in estimating the other.

# 统计计算代考

## 统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Uses of index numbers

1. 指数通常在商业和经济学中用作不断变化的商业或经济活动的指标，例如价格水平、货币市场和繁荣、衰退、萧条和复苏的经济周期。南非著名指数的一些例子是：
• 消费者物价指数（CPI）
• 生产者价格指数（PPI）
• 新车销售指数
• JSE索引
• 失业率。
1. 许多商业和经济活动都以指数为指导。例如，CPI 在加薪决策中起着重要作用。
2. 指数用于通过测量变化来研究趋势
3. 一段时间。这些趋势用于预测未来的经济活动。
4. 指数用于衡量货币的购买力。例如，通过消除生活成本，名义工资可以变为实际工资。如果用名义工资除以 CPI，结果就是实际工资。然后将显示实​​际工资是增加、减少还是没有变化。
主导商业和经济应用的索引类型有：
5. 价格指数(Ip)哪些是最常用的。它们衡量一个产品或一组产品的两个时间段（或其他特征）之间的百分比变化。产品当前单价以占基期单价的百分比表示。
6. 数量或体积指数(Iq)它衡量一种商品或一组商品的数量随时间变化的程度。

## 统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Characteristics of the linear correlation coefficient

1. 当散点的斜率为负时， $r$ 值为负，当它为正时， $r$ 值为正。因此，标志 $r$ 表示变量之间关系的方向 $x$ 和 $y$.
2. 相关系数的值范围可以从 -1 到 +1 。越接近 -1 或 +1 ，关系越好。如果 $r$ 接近于 0 ，两个变量之间 几平没有或没有线性相关。
3. 相关强度不依赖于方向： $r=0.95$ 和 $r=-0.95$ 实力相当。系数的绝对值反映了相关性的强 弱； -0.7 的相关性强于 +0.3 的相关性。
4. 相关系数是没有单位的关联度量。
• 如果存在反向 (负) 关系，也就是说，如果 $y$ 减少 为 $x$ 增加。然壬 $r$ 将落在 0 和 -1 之间。
• 如果存在直接 (正) 关系，也就是说，如果 $y$ 增加 为 $x$ 增加，那么 $r$ 将落在 0 和 +1 之间。
• 如果两者之间没有关系 $x$ 和 $y$ ，然后 $r=0$.
• 该度量使我们能够做出如下陈述：相关性很强。 弱等。如果两个变量之间的关联很强，那么了解 一个变量对预测另一个变量有很大帮助。但是当 有弱关联的时候。关于一个变量的信息对估计另 一个变量没有多大帮助。

## 有限元方法代写

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